LAS VEGAS – A Nvidia (NVDA) está divulgando seus mais recentes avanços em robótica na CES 2026, enquanto a indústria de tecnologia mais ampla inicia um esforço em grande escala para dar vida aos robôs humanóides.
Durante a palestra da empresa na segunda-feira, o CEO Jensen Huang revelou que empresas que vão desde Boston Dynamics e Caterpillar (CAT) até LG Electronics e NEURA Robotics estão usando tecnologias robóticas da Nvidia para desenvolver e alimentar seus vários bots.
A Nvidia afirmou que a IA física poderia revolucionar os setores de manufatura e logística de US$ 50 trilhões, e a empresa quer estar no centro de tudo isso.
Durante a CES, a Nvidia revelou uma variedade de novos modelos de IA para ajudar a treinar robôs para interagir com o mundo ao seu redor, bem como o hardware necessário para alimentar seus cérebros digitais.
Além dos bots humanóides, a Nvidia exibiu uma nova família de modelos de carros autônomos chamada Alpamayo. De acordo com a empresa, Alpamayo usa um modelo de ação de linguagem de visão (VLA) baseado em raciocínio de cadeia de pensamento.
Isso é muito para absorver, mas essencialmente os modelos podem reconhecer situações de condução únicas que de outra forma não aconteceriam durante uma condução normal e encontrar a maneira adequada de seguir em frente.
Por exemplo, o modelo poderia ver que um semáforo está apagado quando um veículo se aproxima de um cruzamento, reconhecer o problema e tentar descobrir o que fazer a seguir.
A Nvidia disse que os modelos devem servir como “modelos de professores em larga escala que os desenvolvedores podem ajustar e destilar na espinha dorsal de seus projetos completos”. [self-driving] pilhas.”
Em outras palavras, o objetivo da Alpamayo é ajudar os desenvolvedores a melhorar suas tecnologias de veículos autônomos ao longo do tempo.
A Nvidia disse que empresas como Lucid (LCID), Uber (UBER) e Berkeley DeepDrive demonstraram interesse na Alpamayo.
Veículos autônomos estão percorrendo estradas em todo o mundo, com o Waymo do Google liderando o caminho, mas ainda não são perfeitos. Alguns carros causaram engarrafamentos e ficaram confusos em determinadas situações.
A Nvidia vê o treinamento virtual como uma solução útil para o desenvolvimento contínuo da tecnologia, permitindo que os desenvolvedores ensinem seus modelos de IA sem ter que necessariamente colocar carros na estrada o tempo todo.
Envie um e-mail para Daniel Howley em dhowley@yahoofinance.com. Siga-o no Twitter em @DanielHowley.
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